医用画像における円形・線状パターン検出のためのフィルタバンクの構築(特徴抽出)
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概要
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医用画像に含まれる異常陰影は,円形孤立性陰影あるいは線状陰影として表現されるが,その大きさや形は陰影ごとに異なるのが一般的である.それゆえ,異常陰影を高い精度で検出するためには典型的な陰影の形を想定した固定のフィルタではなく,大きさや形状の変化に対応できるフィルタを用いる必要がある.本論文では,異常陰影を高い精度で検出することを目的に,ウェーブレット解析における多重解像度の概念を取り人れた新しい完全再構成フィルタバンクを開発した.このフィルタバンクによって生成される各解像度レベルの部分画像は,ヘッセ行列の各要素となるように設計されている.そのため,ヘッセ行列の最小固有値及び最大固有値を計算することにより各解像度レベルに依存した(1)異なる大きさの円形パターンを強調できる,(2)異なる大きさの円形・線状の両パターンを強調できる性質をもつ.また,完全再構成の性質を用いることにより(3)それらのパターンを取り除いた形でもとの画像を再構成することも可能である.このフィルタバンクを乳房X線写真における微小石灰化陰影の強調,及び胸部単純X線写真における骨部組織の強調と除去に応用することにより,その有効性を示す.
- 2004-01-01
著者
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